2424‑0397

第 71 巻 第 2・3 号
2021 年 12 月

大阪大学経済学会
大阪大学大学院経済学研究科

会

長

評議員

福

田

祐

一

（ABC 順）歩

Bènsamin Michel Claude Poignard

堂

目

福

田

祐

一

開

本

浩

矢

廣

田

祝

迫

達

郎

笠

原

晃

恭

加

藤

葛

城

政

明（会計） 松

村

真

宏

三

輪

西

原

理

西

村

幸

浩

西

脇

鴋 澤

卓

生

福

重

元

嗣

誠（編集） 石

黒

真

吾

隼

人

勝

又

壮太郎

一

統（会計） 村

宮

克

彦

雅

人

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田

啓

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一

樹

延

岡

健太郎

大

西

匡

光（庶務） 太

田

亘

恩

小

野

哲

尾

立

唯

生

大

屋

幸

輔

Pierre-Yves Donzé

葉

竹

内

生

佐々木

勝

椎

惠

行（編集） 谷浦井憲

Wirawan Dony Dahana

Xia Chenxiao

許

山

田

弘

山

山

昌

本

淳
千

映

本

和

博

安

﨑
田

久

志

衛

東

洋

祐

大阪大学経済学

第71巻

目

第2・3号

次

論文
SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析………………………………………………………………………………… 工

藤

健

太

1

大

Vol. 71 Nos. 2・3

阪

大

学

経

済

学

December 2021

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析＊
工

藤

健

概

要

太†

1999 年の 2 月に開始されたゼロ金利政策以降，日本銀行の非伝統的金融政策はその枠組みを拡大させていった。こうした非伝統的金融政策は，様々な経路を経て実体経済に影響すると考えられており，これまで数多くの分析が行われてきた。本論文でも，拡張的な非伝統的金融政策が物価水準と生産水準に与えた影響を分析することを目的としている。本論文の特徴は以下の二点に要約される。第一に，多くの先行研究と同様に，構造ベクトル自己回帰モデル（SVAR モデル）を用いている
ものの，金融政策変数と実体経済変数の同時性を考慮するために，操作変数を利用している点である（SVAR-IV モデル）
。第二に，SVAR-IV モデルによる多くの先行研究と異なり，政策効果を計測す
るインパルス応答の信頼区間の作成に，ワイルド・ブートストラップ（WB）法のみならず，ムービ
ング・ブロック・ブートストラップ（MBB）法についても利用している点である。ワイルド・ブート
ストラップ（WB）法は，いくつかの研究で，有意性の検定のために生成された信頼区間にバイアスが発生することが観察され，それを考慮したムービング・ブロック・ブートストラップ（MBB）法の利用が提案されている。このような点を考慮して分析を行った結果，本研究では，日本銀行による拡張的な非伝統的金融政策は，有意ではないものの物価と生産を上昇させていることを明らかにした。
JEL Codes

C 15 , E 52 , E 58

Key Words

金融政策，構造ベクトル自己回帰モデル（SVAR Model），ワイルド・ブートストラッ
プ（WB）法，ムービング・ブロック・ブートストラップ（MBB）法

1

はじめに

において，もっともよく用いられる手法の一つとしてベクトル自己回帰モデル（VAR モデ＊

各国の中央銀行による金融政策の実証分析

ル）が挙げられる。特に，VAR モデルの誘導

本論文を作成するに当たり指導教員である福田祐一先
生にはご指導をいただいた。また，谷﨑久志先生，ならびに敦賀貴之先生にはご助言をいただくとともに，本論文の細部にわたりご指導をいただいた。ここに深謝の意を表したい。さらに，関西学院大学の池田新介先生が主宰される資産価格研究会において貴重な報告機会をいただくとともに，池田先生はじめ参加された先生方から有益なご助言をいただき，神戸国際大学の坂本淳先生には，実証分析の手法やプログラミング手法についてご助言をいただいた。ここに感謝の意を表した
い。また，神戸大学にて行われた，日本経済学会 2019年度秋季大会のポスターセッション参加者の方々，ならびに大阪大学にて 2019 年度に実施された，日本ファイナンス学会第 1 回秋季研究大会ジュニアセッションにおいて，座長を務められた一橋大学の祝迫得夫先生や参加者の皆様から有益なご助言をいただいた。ここに感謝の意を表する。加えて，大阪大学大学院経済学研究
科のOh Iijik 氏から線形代数の知識に関する有益な助言をいただいた。ここに御礼申し上げたい。最後に，有り得べき誤謬の全ては筆者の責任に属するものである。
†
大阪大学大学院経済学研究科博士後期課程（E-mail:vge 011 kk@student.econ.osaka-u.ac.jp）

－2－

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Vol. 71 Nos. 2・3形を推定したのち，構造 VAR モデル（SVAR モ

いった，物価パズルや生産パズルと呼ばれるデル）に変換し，インパルス応答を計測するこ推定結果が観測されている。これに対し，工とで政策効果を明らかにする分析方法が多く採藤（2019）では，金融政策引き締めショックに用されている。こうした SVAR モデルの推定の対する物価や生産の変数が負のインパルス応答

際には，構造行列に識別制約と呼ばれる一定のを見せることを報告している。すなわち，金融

制約を付与し，その要素の特定，すなわちモデ

政策が緩和的である場合，物価や生産を表す変ルの識別を行う必要がある。Sims（1992）に代数は上昇するといった経済理論に整合的な推定表される初期の SVAR モデルの実証研究では，結果が得られている。そのうえで，日本銀行の内生変数同士の同時点の関係性に一定の制約を金融政策が国債の保有期間プレミアムを押し下付与する短期のリカーシブ制約を用いたモデル

げ，資産市場の活性化をもたらしたことを報告が多く使用されてきた。これに対し，直交行列している。MR や GK では，政策効果を計測すを利用することでこうした同時点の関係性に係るインパルス応答の信頼区間の作成に，撹乱

る制約を緩和する符号制約を用いた SVAR モデ

項の不均一分散に対応可能なワイルド・ブー

ルが Uhlig（2005）などによって利用されるこ

トストラップ（WB）法が利用されており，工ととなり，識別方法の精緻化が行われてきた。

藤（2019）でも同様の手法が用いられていた。

近年では，Stock and Watson（2012）や Mertens

しかしながら，Jentsch and Lunsford（2016）やand Ravn（2013）（以降 MR と表記）が操作変

Jentsch and Lunsford（2019） で は， こ う し た

数を利用することで SVAR モデルの識別を行う

WB によって作成された信頼区間では，ブート

SVAR-IV モデルを考案しており，この SVAR-

ストラップ推定量のランダムネスが確保できて

IV モデルを利用する研究が増加している。そいないことが指摘されており，WB に代わる方のような研究の代表例として，米国の連邦準法として，ムービング・ブロック・ブートス

備制度理事会（FRB）の金融政策の実証分析をトラップ（MBB）法の利用が提案されている。

行った Gertler and Karadi（2015）（以降 GK と表

Jentsch and Lunsford（2016） お よ び Jentsch and記）が挙げられる。

Lunsford（2019）では，MBB を使用して MR のSVAR-IV モデルは，金融政策変数と経済変モデルが再検証され，MR において有意に確認数の同時点の関係性を考慮することができるたされていた，米国における税率の変化が実体経

め，FRB をはじめとした先進国の中央銀行の済に及ぼす影響は，有意ではないことが報告

金融政策に関する実証分析に広く利用されていされている。この研究を受けて，最近の SVAR-る。例えば，イングランド銀行による金融政

IV モデルを用いた多くの実証分析では，MBB策の実証分析を，SVAR-IV モデルで行った代法によりインパルス応答の信頼区間が作成さ

表的な先行研究として，Cesa-Bianchi, Thwaites

れ，政策効果の有意性が検定されている。

and Vicondoa（2020）が挙げられる。また，工こ の よ う な 流 れ を 受 け て， 本 研 究 で は，藤（2019）では，日本銀行の非伝統的金融政策

SVAR-IV モ デ ル を Jentsch and Lunsford（2016）

が実体経済や資産市場に及ぼす効果を，SVAR-や Jentsch and Lunsford（2019）で提案されていIV モデルによって推定している。Sims（1992）

る MBB を用いて推定し，日本の金融政策が実や Uhlig（2005）といった従来型の識別方法を

体経済に与える影響を分析している。SVAR-IV

用いた先行研究では，金融政策引き締めショッ

モデルを推定する際には，適切な操作変数の作ク（金利上昇ショック）に対し，物価や生産成が重要である。操作変数の作成の際には，日を表す変数が正のインパルス応答を見せると本銀行による個別の金融政策アナウンス時点とDecember 2021

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析－3－

それに対応した金利指標の発表時点の違いにつ来の実証分析で多く用いられてきた，短期のリいて綿密に検討し，金融政策のアナウンスメン

カーシブ制約を用いたモデルと符号制約を用いトの効果を金利指標が捉えることができるようたモデルを取り上げ，その問題点を解説する。

に調整した上で，操作変数の作成を行ってい

加えて，SVAR-IV モデルの推定方法とその性＊1

質を解説する。第 4 節では，SVAR-IV モデル

加えて，本研究では，インパルス応答の推定のインパルス応答の信頼区間の作成方法を概観

結果の比較のため，これまでの分析手法である

し，第 5 節において各 SVAR モデルのインパル

短期のリカーシブ制約を用いた SVAR モデルやス応答の推定結果を解説する。第 6 節では，全符号制約を用いた SVAR モデルについても推定体のまとめと今後の課題に言及する。

る 。

を行う。分析の結果，次のようなことが明らかにされている。まず，短期のリカーシブ制約を

2

先行研究のまとめ用いた SVAR モデルと符号制約を用いた SVAR
モデルによる分析では，拡張的な金融政策が物

VAR モデルによる研究は，Sims（1980）に価と生産の下落をもたらすという物価と生産の端を発し，そののち様々な推定方法が開発されパズルが観測されている。その一方で，SVAR-ている。こうした VAR モデルは，インパルス

IV モデルによる分析では，金融政策引き締め

応答分析や，分散分解，グレンジャー因果性のショックに対する実体経済変数のインパルス応

検定といった分析が可能であることから，マク

答は，有意ではないものの，物価と生産の下落

ロ経済学の実証分析において，代表的なツールをもたらしていることが明らかにされている。

としての地位を確立している。例えば，Sims

すなわち，日本銀行による拡張的な非伝統的金（1992）では，内生変数間の同時点の相関性に融政策が，実体経済を押し上げた可能性がある

一定の仮定を付与し，VAR モデルの構造形をと考えられる。従来型の SVAR モデルを用いた推定する短期のリカーシブ制約を用いたモデル

分析では，拡張的な金融政策が物価と生産の下が推定されている。こうした短期のリカーシブ

落をもたらすという標準的な経済理論とは逆の制約を用いたモデルによる分析の多くでは，金結果が得られている一方で，本研究で明らかに融政策引き締めショックに対し，物価や生産をされた結果は，標準的な経済理論と整合的で，表す変数のインパルス応答が，正の値をとると物価と生産のパズルが解消されるものとなっていった推定結果が得られている。このような経

おり，SVAR-IV モデルを用いた分析の有用性

済理論と整合的ではない推定結果は，物価パズを示している。この点は，本研究の学術的な貢ルや生産パズルとして知られ，金融政策の実証献といえる。

分析の際の大きな課題と考えられている。

本論文の構成は以下の通りである。第 2 節

これに対し，Uhlig（2005）や Rubio-Ramírez,では，VAR モデルを用いて，日本銀行や FRB

Waggoner and Zha（2010）では，直交行列を用の金融政策の実証分析を行った先行研究を展望いて，上記の変数間の同時点の相関性に係る制する。第 3 節では，工藤（2019）と同様に，従約を緩和している。彼らは，直交行列のランダ＊1

第 5 . 2 節 に て 説 明 を 行 う よ う に，TIBOR 金 利 先 物の市場の日中取引時間帯は 15 : 30 までであり，仮にTIBOR 金利先物利子率の清算値の日次データを用いて操作変数を作成するのであれば，その清算時間帯が公表されていないことを踏まえてデータを作成する必要性がある。

ムサンプリングと誘導形パラメーターのベイズ
推定を組み合わせることによって，インパルス
応答をランダムに発生させ，これらのインパル
ス応答のうち，予め課した制約を満たす応答のみ採用するといった符号制約を用いた SVAR モ

－4－

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Vol. 71 Nos. 2・3デルを提唱している。Uhlig（2005）では，推と，Miyao（2002）では，バブル期以前からバ

定の際，物価パズル解消のため，予め金融政策

ブル崩壊後の景気の後退期までの日本銀行の金引き締めショックに対する物価を表す変数のイ

融政策を短期のリカーシブ制約を用いた SVAR

ンパルス応答の符号に制約を課す一方，生産をモデルによって検証している。金利や貨幣量お表す変数の応答には制約を課していない。そのよび生産を表す変数の階差を取り，SVAR モデ

結果，生産のパズルが解消されないといった推ルの推定を行っている。累積的インパルス応答

定結果を報告している。

の推定結果から，日本銀行の金融政策引き締め

近年の研究では，こうした SVAR モデルの識が物価や生産に有意に負の影響を及ぼしたこと

別方法の精緻化が，金融政策以外の分野におを明らかにしている。その一方で，我が国の実いても進んでいる。例えば，MR では，米国の証分析においても，近年のデータやレベル変数

所得税率や法人税率の増加ショックが実体経を用いた SVAR モデルを推定することで，物価済に及ぼす影響を，SVAR-IV モデルで推定しパズルや生産パズルが発生するケースが多くみている。MR によって提案された SVAR-IV モデ＊2られる 。鎌田・須合（2006）では，ゼロ金利

ルは，様々な分野で利用されている。Carriero

政策が行われていることを念頭に，コールレー

et al.（2015）では，米国の株式市場のボラティ

トの代理変数を使用し，金融政策が実体経済にリティを表す VXO を経済の不確実性指標とと与えた影響を，符号制約を用いた SVAR モデル

らえ，米国の不確実性ショックが実体経済にによって推定している。特に，推定期間をゼロ

及ぼす影響を分析している。また，Miranda-

金利政策の開始後や量的緩和期を含む期間まで

Agrippino, Bluwstein and Hacioğlu Hoke（2020）

延長することで，インパルス応答の生産パズ

では，米国の生産性ショックが実体経済に与えルがより強く表れることを明らかにしており，た影響の推定を行っている。

1990 年代以降，日本銀行の金融政策が効果を一方，金融政策の分析を SVAR-IV モデルによって行う場合，Kuttner（2001）などの研究を発揮しにくいような経済環境にあったことを指摘している。

踏まえ，短期金利先物の利子率の金融政策変更

他方，日本銀行の金融政策の予期せぬショッ

前後の差分を取ることで，金融政策の変更に伴

クを TIBOR 金利先物の終値をもとに抽出した

う期待の変化（予期せぬ金融政策ショック）を先行研究として，Honda and Kuroki（2006）が抽出し，これを操作変数として用いる研究が挙げられる。近年では，彼らの推定方法を参考多い。SVAR-IV モデルを用いた初期の金融政に，金融政策による予期せぬショックを短期金策の分析である GK では，Gürkaynak, Sack and利先物の利子率や各種金融市場のデータから抽Swanson（2005）をもとに，連邦公開市場委員

出したいくつかの研究が行われている。例え会（FOMC）の政策発表前後 30 分のウィンド

ば，Nakashima, Shibamoto and Takahashi（2020）

ウで FF レート（Federal Fund レート）金利先物

では，金融市場のファクターモデルから金融政の利子率の tick データの差分を取り，こうした策の主成分要素を抽出し，分散分解を応用した金融政策の予期せぬショックをもとに操作変数

Maximum Forecast Error Variance（MFEV） ア プ

を作成している。SVAR-IV モデルを推定した結

ローチによって，日本銀行による政策内容をよ果，物価パズルや生産パズルが緩和されることを明らかにしたうえで，米国の金融政策が実体
経済や資産市場に及ぼす影響を分析している。
我が国の金融政策の実証分析に視点を移す＊2

近 年 で は，Nagao, Kondo and Nakazono（2021） の よ
うに，短期のリカーシブ制約を用いた場合でも，パズル状態が改善されているような研究も見受けられる。

December 2021

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析－5－

り強く反映したモデルの推定を行っている。そ

反応を示している。また，社債の利回りインの結果，日本銀行の近年の非伝統的金融政策のデックスが有意に負の応答を見せたことを報告

うち，特に質的緩和が実体経済を有意に押ししており，資産市場を通して金融政策が実体経上げたことが報告されている。一方で，金融済を刺激したと考えられる。このように，米国政策の予期せぬショックを用いて，直接 SVAR-

をはじめとした先進国の金融政策の実証分析に

IV モデルを推定した研究として，工藤（2019）

おいて，SVAR-IV モデルの推定が数多く行わ

では，TIBOR 金利先物の清算値から導出した

れており，我が国の金融政策の実証分析でも広金利の日次データの差分から操作変数を作成

く用いられるようになっている。

し，GK を参考に SVAR-IV モデルを推定していしかし，SVAR-IV モデルによって得たインる。その結果，操作変数と金融政策変数の弱相パルス応答の有意性の新たな検定方法が提案

関性が示唆されたものの，物価パズルや生産パされ，従来の研究の推定結果に対する検証がズルが解消されたことを報告している。また，

行 わ れ て い る。 例 え ば，Jentsch and Lunsford

Shibamoto, Takahashi and Kamihigashi（2021）で（2016）では，上記のような SVAR-IV モデルのは，Honda and Kuroki（2006）が算出した金融推定の際に，信頼区間の作成を目的として行政策の予期せぬショックと TIBOR 金利先物のわれる WB 推定量の漸近的性質を明らかにした

日次データの差分を用いて SVAR-IV モデルをうえで，MBB 推定量が WB 推定量の持つ問題

推定し，金融政策が株式市場を通じて実体経済点を克服可能であることを明らかにしている。

に影響を与えたことを明らかにしている。

Jentsch and Lunsford（2016） お よ び Jentsch andなお，近年の日本の実証研究では，TIBOR

Lunsford（2019） で は，MR に よ る SVAR-IV モ

金 利 先 物 の 金 利 の tick デ ー タ を 用 い る こ とデルの推定の際，WB は MBB よりも信頼区間

で，より短いウィンドウから金融政策ショッが狭くなることを明らかにしている。本研究でクを抽出し，SVAR-IV モデルを推定する研究

は，Jentsch and Lunsford（2016） お よ び Jentschがいくつか行われている。例えば，Kubota andand Lunsford（2019）を参考に，日本銀行の金Shintani（2020） で は， 金 融 政 策 の 予 期 せ ぬ融政策が実体経済に及ぼす影響を SVAR-IV モ

ショックを，金融政策決定会合の前後 30 分の

デルと MBB によって検証する。

ウィンドウでもって TIBOR 金利先物の金利から抽出している。この研究では，操作変数と金3SVAR モデルの識別問題

融政策変数である 10 年物国債の金利が弱相関するという帰無仮説を棄却し，SVAR-IV モデ

本節では，SVAR モデルの識別問題について

ルによる推定によって，物価パズルや生産パズ解説を行う。第 3 . 1 節では，短期のリカーシブ

ルが解消されたことを明らかにしている。ま制約を用いたモデルの解説を行う。第 3 . 2 節でた，Nakamura, Sudo and Sugisaki（2021）では，は，短期のリカーシブ制約が持つ識別制約より

TIBOR 金利先物の金利から作成した金融政策も緩い仮定を置いた符号制約を用いたモデル

ショックが，非伝統的金融政策の下でも適切にを取り扱う。最後に，第 3 . 3 節では，SVAR-IV

機能するかを検証している。加えて，この金モデルによる識別方法について概観する。

融政策ショックを操作変数とし，SVAR-IV モ

期分のラグを持つような VAR（ ）モデルのデルを推定している。1 年物国債の金利の低下

誘導形は，一般的に以下のように表現できる。

ショックによるインパルス応答を導出した結果，物価の変数のインパルス応答は有意に正の

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（1）
た だ し，

は 定 数 項，
（

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Vol. 71 Nos. 2・3に等しいため， と誘導形の係数行列から逐次的にインパルス応答を得られる。

，）であり，時点を

3.1

短期のリカーシブ制約を用いたモデルの識別表す添え字 は，とする。また，誘導形の攪乱項の分

散共分散行列は以下のように与えられる。

Sims（1992）に代表される短期のリカーシブ
制約を用いたモデルを推定する際は，（2）式のをコレスキー分解する。

（2）

（5）

一般的に，（1）式の誘導形のモデルは， 期の内生変数ベクトル内の各要素ごとに個別で最小（5）式について， を下三角行列と仮定する。

二乗法（OLS）を適用するか，最尤法の適用にこのとき，構造行列

よって推定が行われる。この式を構造形に変換

り，以下のように表現される。

もまた下三角行列であすると，以下のようになる。
（3）
ここで，
では，

は構造行列であり，以下であるとする。構造形の残差の分散共分散行列は単位行列と仮定し，（1）で表

ここで， 期における内生変数ベクトルの第一されるとする。SVAR モデルの識別問題とは，行目の変数は，第二行目以下の変数の同時点のに何らか影響を受けない。また，第二行目の変数は第一の制約をかけ，その要素を特定することを指行目の変数の同時点の影響のみ受け，第三行目

す。

以下の変数の同時点の影響を受けない。こうし式の誘導形の攪乱項との関係式は誘導形を推定したのち，構造行列

続いて，本研究で用いるインパルス応答の導た変数同士の関係性はベクトル内の順番に応じ出方法について概観する。インパルス応答は，て規定されている。つまり，短期のリカーシブ期（ただし，）にお制約を用いたモデルは，予め内生変数の同時点

ける内生変数ベクトルを，特定の変数の 期のの関係性に一定の仮定を置いた上で，推定され構造ショックで微分したものに等しい。特定のることが分かる。

変数の構造ショックを
生変数ベクトルとするとき，内
3.2のうち，番目の変数のインパルス応答（）は以下の形で与えられる。

符号制約を用いたモデルの識別

Rubio-Ramírez, Waggoner and Zha（2010） のような一般的な符号制約のモデルでは，（5）式をランダムに発生させた（4）
このとき，行列 のうち，構造ショックを起

列

なる直交行

を用いて以下のように書き換える。
（6）

は初期時

Uhlig（2005） で は，（6） 式 に つ い て， 構 造

点の各内生変数のインパルス応答のベクトル

ショックを分析したい変数を，内生変数ベクト

こ す 変 数 に 対 応 す る列ベクトル

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析

December 2021

－7－

ルの第一行目に配置し，直交行列 の第一列目

示されている。最終的に，に相当する列ベクトル をランダムサンプリンら，インパルス応答を導出し，予め課した符グしている。加えて，誘導形パラメーターの号制約に合うもののみ採用する＊4。なお，Uhlig

組，すなわち，誘導形の係数行列と，攪乱項の（2005）が指摘しているように，このモデルを

分散共分散行列をベイズ推定する。そうしてラ利用する場合，内生変数ベクトルの順番を入れ

ンダムサンプリングした とベイズ推定した誘替えても推定結果に大きな影響は発生しない。

導形パラメーターの組を用いることで，インパそのため，物価パズルや生産パズルの発生原因

ルス応答をランダムに導出したのち，予め課しが内生変数の同時点の関係性によるものである

た符号制約に合うもののみ採用する。

のかが確認できる。

3.2.1

3.3

Uhlig（2005）のモデルの推定方法と の組か

SVAR-IV モデルの識別

以下では，Uhlig（2005）の符号制約を用いた

続 い て，GK を も と に， 操 作 変 数 が 1 つ のモデルにおけるインパルス応答の導出手順を概ケースの SVAR-IV モデルの説明を行う。以下観する。まず，誘導形の VAR モデルを stacked

では，前節と同様，構造ショックを起こす変数

form に書き換える。

を内生変数ベクトルの第一行目に置く。まず，（7）

こ こ で，（ た だ し，

（1）式の攪乱項を，構造ショックを起こす変数に対応する要素と，それ以外の変数に対応する要素へ分割する。

は す べ て の 要 素 が 1 の ベ ク ト ル ） で あ り，である。また，内生変数を，表す行列は，
，

ただし，

，

とする。こ

れと同様に，（3）式の残差も分割する。

である。推定の際，誘導形 パラメーターの組
は ベ イズ 推 定 によって 導 出 さ れ る。
Uhlig（2005）では，Uhlig（1994）に基づき，こ

な お，

，

れらの同時の共役事前分布を正規ウィシャート分

で，操作変数布とし，事前分布と（7）式の尤度関数から事後満たすと仮定される。

で あ る。 こ こは，以下のような直交条件を分布を特定している（事後分布の導出方法の詳細はAppendix B.に説明されている。
）。
次に，ノルムが 1 のベクトル＊3のコレスキー分解で得すなわち，特定の変数の構造ショックとのみ相た下三角行列を とする。このとき，（6）式よ関を持ち，ほかの変数の構造ショックと相関しのうち，構造ショックに対応すないという条件を満たす操作変数を探す必要がサンプリングし
り，

，

をランダム

る列ベクトル を導出する。Uhlig（2005）のある。加えて，（5）式の行列

Appendix A. から， は，

割行列に書き直す。

＊3となることがこのようなベクトル は，標準正規分布に従う 次元ベクトルをそれ自身のノルムで割ることで得られる。 詳 し く は Uhlig（2005） の Appendix B. 1 . に 説 明
されている。

＊4についても分

今回は，の組を 100 個サンプリングし， を100 個サンプリングすることで，最初に 10000 個のインパルス応答を導出する。そののち，特定の符号制約を満たすもののみ採用する。

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Vol. 71 Nos. 2・3（2016）では，WB によって作成した誘導形パ（8）

ラメーターの組や識別の際の 2 SLS のモーメン
ト条件の推定量の漸近的性質を明らかにすると

，

であり，
である。

と

が，

，

ともに，インパルス応答の推定量がバイアスをに持つことを示している。そのうえで，WB に代の要素となる。また，対応する列ベクトルに関しても同様に分割できる。

わり，MBB による信頼区間の作成を提案して
いる。

（9）

4.1

WB 推定量MR をはじめとした SVAR-IV モデルの推定にた だ し，，

で あ り，

おいて，多く用いられてきた WB は，以下の手

，

である。

順で実行される。

このとき，（8）式，（9）式より，は以下のStep 1 .

様に表される。

となるような，Radmacher 分布に従

（10）
また，

は，

および

の各要素の

う確率変数
と

（11）

素への

からベクトルの要素積

Step 3 . Step 2 . のの各要とを導出する。

と誘導形のモデルからに， ブ ー ト ス ト ラ ッ プ 標 本成する。ただし，の 推 定 値 を 得 る こ と が で き る。 こ のこうして得たと，導出した係数行列や定数項をもとを 用 い た 2 SLS を 実 行 す る こ と で，

2 SLS 推定値と（11）式から，をランダムに発生させる＊5。

Step 2 . ブートストラップ標本として，関数である。

加えて，スカラー

かつを作の初期値として

を用いる。

を識別し，

と 2 SLS 推定値より，を識別できる。なお，識別の際の計算方

Step 4 .

とを用いて再度 SVAR-IV モデ

法 は GK や Jentsch and Lunsford（2016） を も とルを推定し，インパルス応答の推定値に，工藤（2019）にて説明されている。また，を得る。10000 回分のインパルス応答

本研究で用いる操作変数と，構造ショックを起の推定値を得たのち，パーセンタイル

こす金融政策変数の組み合わせの選択は，第 5法を適用し信頼区間を作成する＊6。

節にて行う。
4.2
4

SVAR-IV モデルにおけるブートストラップ

MBB 推定量

Jentsch and Lunsford（2016）の第 3 . 2 節では，

法の利用
＊5

従来，SVAR-IV モデルの推定における信頼区間の作成方法として，ベクトルによる不均一分散の発生を考慮し，WB が最も多く用い ら れ て き た。 し か し，Jentsch and Lunsford

MR や GK では， の分布を Radmacher 分布に特定して い た。 し か し，Jentsch and Lunsford（2016） の 第
3 . 2 節では， が Radmacher 分布以外の分布に従うよ
うな確率変数である場合も，同様の問題点が発生することを指摘している。
＊6以降，パーセンタイル法を適用する際は標準パーセ
ンタイル法を用いている。

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析

December 2021

WB 推定量の持つ問題点を指摘するとともに，

Step 5 .

MBB 推定量が，前小節の WB 推定量が持つ問と誘導形の定数項や係数行列の 推 定 値， お よ び

と

の初期値

を用いて

題点を改善出来ていることについて，漸近理論を用いて議論している。MBB では，－9－のトストラップ標本

のブー

を作る。

系列の組を複数のブロックに分け，それらを並び替えてブートストラップ標本を作成する。以下では，Jentsch and Lunsford（2016）のモンテ

Step 6 . 

をから，再度 SVAR-IV モデル

を推定し，インパルス応答を作成す

カルロシミュレーションをもとに，ブロックの長さととし，実際に推定する。上記のステップを 10000 回繰り返る際の手順を概観する。

し，パーセンタイル法を適用して信頼区間を作成する。

Step 1 .

および

を以下
5

のようにブロックに分ける。

推定結果
本節では，前節で解説した 3 つの SVAR モデルの推定結果を報告する。第 5 . 1 節では，使用するデータについて説明する。第 5 . 2 節では，前節で言及したように SVAR-IV モデルの金融政策変数の選択を行う。第 5 . 3 節では，第Step 2 .

から，

5 . 2 節で選択した金融政策変数をもとに，工藤個のブロックを復元抽出して並べ（2019）と同様の短期のリカーシブ制約を用いとたモデルと符号制約を用いたモデルの推定結果を作成する。なお，並を解説する。第 5 . 4 節では SVAR-IV モデルの個の余り推定結果について，WB と MBB 二つのブート

る。 こ う し て，
び替え後に発生するに関しては除去する。
Step 3 . を中心化し，

プ標本

ストラップから導出した信頼区間を掲載しつのブートストラッ

を 得 る。

つ，説明を行う。

及び

とする。

5.1

使用するデータについて

本研究では，次小節で解説するように，金融政策変数の選択を行うための 2 SLS の推定を最初に実施した。使用したデータは，コールレー
Step 4 . 上 記 と 同 様 の 方 法 でのブートス

トと国債の金利および TIBOR 3 か月金利先物のを 得 る。 た だ し，

期近清算値の日次データである。コールレートと な る サ ン プ ル に つ い て は，は日本銀行のホームページから日次の平均値を中心化の式の右辺第二項目の平均値のダウンロードし，国債の金利は財務省のホーム計算から除外する。

ページで提供されているものを使用した。まトラップ標本た，TIBOR 3 か月金利先物期近清算値のデータ
は Nikkei Financial Quest からダウンロードした。
推定期間は，量的緩和政策開始後の 2001 年 3

大－ 10 －阪大

月 19 日からマイナス金利政策開始直前の 2016

学

経

済

学

Vol. 71 Nos. 2・3になる。

年 1 月 29 日までである。

（12）

SVAR モデルの推定の際は，1 年物国債の金利（），対数消費者物価指数（対数 CPI・

ただし，被説明変数

は 2 年以上の満期を）， 対 数 鉱 工 業 生 産 指 数（ 対 数 IIP・持つ国債の金利の金融政策の変更に伴う変動），10 年物国債金利と 1 年物国債金利のである。また，は，コールレートおよび 1）を内生変数として用

年物国債と 2 年物国債の金利から得られる金融

いた。CPI は 2010 年基準の月次データを e-Stat

政策の変更に伴う変動である。加えて，TIBOR

からダウンロードした。IIP は 2010 年基準の月

金利先物の金利から計算できる日次の予期せぬ次データを経済産業省ホームページからダウン

金融政策ショックを長短スプレッド（＊7とする。これらを導出ロードした 。また，国債の金利は日次データ

する際は，Kubota and Shintani（2020）が指摘しの月中平均値をとった。操作変数は TIBOR 3 かているように，日本銀行の金融政策に関するア

月金利先物の期近清算値の日次のデータに対しナウンスメントのタイミングを会合終了後のプて第 5 . 5 節および Appendix にて説明するようレスリリース＊8 に定め，金利データの計算タイな処理を施し，月次データに変換している。な

ミングとプレスリリースの公表タイミングのず

お，各 SVAR モデルの推定期間は 2001 年 4 月

れを考慮してショックを導出する。以下では，から 2015 年 12 月とした。

（12）式に用いる金利データの差分の導出方法
について解説する。

5.2

SVAR モデルの金融政策変数の選択

以降では，GK に基づき，操作変数に適合す
る金融政策変数の選択を行い，その際に選択し金融政策の変更に伴う国債金利の変動の導出方
法
本研究では，（12）式の左辺

た金融政策変数に上昇ショックを与え，各種や，右辺SVAR モデルのインパルス応答を導出する。本

で用いる国債の金利の金融政策の変更に伴

小節では，金融政策の変更が長期国債金利に及う変動を導出する際，財務省が公開している日

ぼす影響を金融政策決定会合前後の金利データ

次の国債金利のデータを用いている。財務省のの差分を用いて検証する。推定の際は，2001

ウェブサイトによれば，このデータは，「日本年 3 月 19 日から 2016 年 1 月 29 日までの金融

証券業協会が公表する公社債店頭売買統計値

政策決定会合日前後の金利データを用いた。た（平均値単価）を用いて」＊9 計算されている。なだし，日本銀行は推定期間中，短期金利のコン

お，公社債店頭売買統計値は，日本証券業協会

トロールに主眼を置いて政策を行っていると仮が指定した大手金融機関によって，対象となる

定し，こうした金融政策の変更が，長期国債金
利の金融政策の変更に伴う変動に及ぼす影響を検証する。なお，長期金利の変動が短期金利の変動に及ぼす影響を排除するため，操作変数を用いた 2 SLS を実施する。推定式は以下のよう＊72021 年現在，CPI および IIP の基準年は変更されているが，本研究では 2010 年基準のデータを用いている。ただし，2010 年基準のデータは現在でも引き続き上記のホームページからダウンロードできる。

＊8

日本銀行による金融政策決定会合後のプレスリリー
スのタイミングの詳細は Kubota and Shintani（2020）の Appendix D. に説明されている。なお，Kubota andShintani（2020）では，臨時に開催された会合に関して，ウィンドウの変更や標本からの除外を行っている。本研究でもこれに従い，臨時に開催された会合のデータについて一部例外的な処理を施している。
詳しくは Appendix に説明されている。
＊9
財務省「各銘柄の実勢金利はどのように算出するのですか」,『国債金利情報』, https://www.mof.go.jp/faq/
jgbs/ 04 hc.htm, 最終閲覧日 2021 年 7 月 1 日 . から引用している。

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析

December 2021

各市場の 15 : 00 時点の気配値をもとにデータが作成されている＊10。そのため，プレスリリー－ 11 －

をとおくと，金融政策の変更に伴う変動はで求められる。

スの実施時間に応じて，金融政策による金利の変動の導出方法が異なってくる。会合最終日，会合最終日の前日

予 期 せ ぬ 金 融 政 策 シ ョ ッ ク は，TIBOR 金，会合最終日翌日のデータを

利先物期近清算値データを用いて導出した。

の国債の金利データをのデータを予期せぬ金融政策ショックの導出方法とする。

TIBOR 金利先物期近清算値は，15 : 30 の日中取引時間帯終了の前に設定された算出時間帯内のプレスリリースが 15 : 00 より前に公表されたケースでは，やは約定価格をもとに得られる＊13。しかし，この約定時間帯は公表されていないため，日中取引時で得られる。

間帯のうちのどの時間帯に行われた取引をもと

プ レ ス リ リ ー ス が 15 : 00 よ り も 後 に 公に清算値が導出されているのか把握することが表されたケースは，会合翌日の金利と会難しい。そのため，会合最終日翌日の金利を，会合最終日前日の金利を合最終日の前日の金利の差をとり，2 で割る＊11。こうした処理を行うことで，金融政策の変更に伴う国債金利の変動をとおき，から予期せぬ金融政策ショッ
クを抽出することとした。

から計算できる。
（12）式の推定結果は，表 1 に示されている。
金融政策の変更に伴うコールレートの変動の導表 1 の第二行目では，1 年物国債の金利の金融出方法

政策に伴う変動を説明変数

本研究では，日本銀行が公開している日次のコールレートのデータを用いている。なお，として使用している。このとき，説明変数である満期がより長い金利の変動に対する係数の有意水準は，が 5 年物国債や 10 年物国債の金利から導日本銀行提供のコールレートのデータは，当有意水準で有意になって日内に約定が成立した取引のレートを情報提出した変動の時，1

供会社から供与され，それらの加重平均値をおり，が 30 年物国債から導出した変動の時，5有意水準で有意である。これに対し，

とっている

＊12

。そのため，金融政策に伴う変動

は，会合最終日翌日のデータから，会合最終日

表 1 の第三行目に掲載されているように，

前日のデータを引き，2 で割ることで求められを 2 年物国債の金利の金融政策に伴う変動に設る。すなわち，会合最終日の前日のコールレー

定した際，トのデータを，会合最終日翌日のデータ

が 5 年物国債や 10 年物国債の金利から導出した変動の時，0 . 1
有意である。つまり，＊10

公社債店頭売買統計値の詳細は日本証券業協会「公社債店頭売買参考統計値発表制度について」,『市場関連情報』, https://market.jsda.or.jp/shijyo/saiken/baibai/
kehai 2 /seido.html, 最終閲覧日 2021 年 7 月 1 日 . で説明されている。
＊11
Nakashima, Shibamoto and Takahashi（2020）においても金融政策決定会合日の最終日前日とその翌日の金利データの差分を取って分析を行っている。
＊12
日本銀行「『コール市場関連統計』の解説」, https://www.boj.or.jp/statistics/outline/exp/exmenu_m.pdf, 最 終
閲覧日 2021 年 7 月 1 日 . から分かる。

有意水準でが 1 年物国債の金利の金融政策に伴う変動であるケースよりも有意性が高い。
ただし，1 年物国債の金利の金融政策に伴う変動と 2 年物国債の利子率の金融政策に伴う変＊13

TIBOR 金利先物の制度要綱を参考にしている。株式会社東京金融取引所 ,「ユーロ円３ヵ月金利先物取引制度要綱」,『規則・規定・制度要綱等』, https://www.tfx.co.jp/rules/pdf/s- 01 .pdf, 最終閲覧日 2021 年 7
月 1 日.

大－ 12 －

表1

阪

大

学

経

済

学

Vol. 71 Nos. 2・3

日次の金融政策ショックを用いた 2 SLS の推定結果

call/

Future Rate

1 yr/

Future Rate

2 yr/

2 yr

5 yr

10 yr

30 yr

- 4 . 21288- 6 . 81332- 8 . 20986- 6 . 872781（- 0 . 3576）（- 0 . 3676）（- 0 . 3585）（- 0 . 3361）（5 . 2845）（3 . 0562）（2 . 9261）（2 . 3417）（4 . 5413）（3 . 5178）（2 . 2176）

Future Rate

注： 推定期間は 2001 年 3 月 19 日から 2016 年 1 月 29 日である。なお，推定の際は金融政策決定会合日前後のデータの差分を用いた（サンプル数 222）。第一列目のは推定式の説明変数と操作変数を指し，第二列目のから第五列目のは被説明変数を表す。表で示した変数のうち，はコールレートの金融政策の変更に伴う変動である。また， 1 yr は 1 年物国債の金利の金融政策の変更に伴う変動であり，，，，はそれぞれ 2 年物国債，5 年物国債，10 年
物国債，30 年物国債の金利の金融政策の変更に伴う変動である。 Future Rate は，TIBOR 金利先物
期近清算値から導出した予期せぬ金融政策ショックを指す。表中の括弧内の数値は回帰式の撹乱項の系列相関を考慮し，Newey and West（1987）の修正を施すことで得た 値である。*** は有意水準で有意であることを示す。** は有意水準で有意であることを示す。* は有意水準で有意であることを示す。

動の 2 SLS 係数を比較すると，前者の方が 0 . 6

本研究では，短期のリカーシブ制約を用いたモ

前後係数が大きく，長期金利の変動をより強くデルの推定の際，内生変数ベクトル内の要素のコントロールしていることがうかがえる。ま

順番を GK に倣って定めている＊14。

た，1 年物国債金利の変動を説明変数とし，被説明変数を 2 年物国債金利の変動とした場合，有意水準で有意になっ短期のリカーシブ制約を用いたモデルのインパている。つまり，1 年物国債金利の変動が，2ルス応答の推定結果は，図 1 に報告されてい年物国債金利の変動の長期国債金利の変動に対る。結果は，以下のようにまとめることができする有意性を高めていると考えられる。本研究る。1 年物国債金利は，自身の 1 単位分の引きでは，上記の推定結果の分析をもとに，1 年物

上げショック（金融政策の引き締めショック）

国債金利を SVAR モデルの金融政策変数に設定に対し，有意に正の応答を見せた（図 1（a））。

することとした。

これに対し，図 1（b）に示されているように，

その 2 SLS 係数は 0 . 1

対数 CPI の 1 年物国債金利に対するインパルス
5 . 3 短期のリカーシブ制約を用いたモデルの推定結果

応答は正の値をとり，なおかつ有意ではない。
さらに，図 1（c）では，対数 IIP の応答は正の短期のリカーシブ制約を用いたモデルの推定値をとり，有意ではないことが報告されていの際には，内生変数ベクトルの同時点の関係性る。最後に，長短スプレッドのインパルス応答をもとに，経済理論に依拠して要素の順番がは負の値をとり，有意ではない（図 1（d））。

決 定 さ れ る。Christiano, Eichenbaum and Evans

以上から，短期のリカーシブ制約を用いた（1999）のように，短期のリカーシブ制約のモ

SVAR モデルを使用した場合，金融政策引き締デルを推定する際，実体経済変数を金融政策変数よりも先に置き，金融政策変数の後に貨幣量や金融市場に関連する変数を置くことが多い。

＊14

本研究では短期のリカーシブ制約のモデルを推定する際に，コードをすべて著者自身で作成した。その際，村尾（2019）を参考にコードを作成している。

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析

December 2021

図1

（a）

のインパルス応答（b）（c）のインパルス応答（d）－ 13 －のインパルス応答のインパルス応答

短期のリカーシブ制約の SVAR モデルのインパルス応答

注： 実線部分は 1 単位分の 1 年物国債金利（）の上昇ショックに対するインパルス応答。推定期間は2001 年 4 月から 2015 年 12 月までであり，ラグは誘導形の AIC に基づき 3 期とする。破線部分はワイルド・ブートストラップ法によって作成した 95 信頼区間であり，10000 回分のブートストラップ標本を作製後，パーセンタイル法を適用した。

めショックに対して，物価と生産を表す変数が5.4

符号制約の SVAR モデルの推定結果

増加するという正の応答を取っており，物価パ

符 号 制 約 の SVAR モ デ ル と SVAR-IV モ デ ル

ズルと生産パズルが発生したことが明らかにの推定の際は，1 年物国債金利を内生変数の一

なった

＊15

。

番先頭に置いたうえで推定を行う＊16。本研究では，1 年物国債金利の引き上げショック（正の＊15

短期のリカーシブ制約を用いたモデルを推定する際，このモデルの推定でよく用いられるリカーシブ・デ
ザイン・ブートストラップ法によって信頼区間を作成した場合も，得られた結論は WB と同じであった。
リカーシブ・デザイン・ブートストラップの詳細については，Kilian and Lütkepohl（2017）で説明されて
いる。

＊16

本研究においては，計量ソフトウェア R（バージョン 4 . 0 . 3） を 用 い て 推 定 を 行 っ た が， 符 号 制 約 の
モ デ ル と SVAR-IV モ デ ル の 推 定 の 際，Cesa-Bianchi
氏 よ っ て 提 供 さ れ て い る，Matlab の VAR-Toolboxの コ ー ド を 参 考 に し た。Ambrogio, Cesa-Bianchi"VAR-ToolBox", https://sites.google.com/site/ambropo/
MatlabCodes, 最終閲覧日 2021 年 8 月 1 日 .

大－ 14 －

表2

阪

大

学

経

済

学

Vol. 71 Nos. 2・3

符号制約のモデルにおける制約条件の詳細

符号制約

+

制約の持続期間

3

?

?

3

注： 本研究では，4 変数の SVAR モデルを推定し，1 年物国債金利（）の上昇ショックによる各変数のはインパルス応答を推定している。表の第一行目は SVAR モデルの内生変数を表す。第一列目の1 年物国債金利であり，第二列目のは対数 CPI を表す。また，
は対数 IIP を表し，は国債の長短スプレッドを表す。第二行目に各変数に課した符号制約を記載し，第三行目に符号制約を課した場合の制約の持続期間を掲載している。ただし，第二行目に "?" と記載されている対数 CPI と対
数 IIP には符号制約を課していない。

構造ショック）を与えるケースを検証するた

5.5

SVAR-IV モデルのインパルス応答

め，表 2 に与えられるように，1 年物国債の金本研究では，日次の操作変数を作成する際，利のインパルス応答は正の値をとり，長短スプ

TIBOR 金利先物の清算時間帯の特定が難しい

レッドのインパルス応答は負の値をとるようなことを考慮し，金融政策決定会合日最終日の翌＊17。なお，Uhlig（2005）では，生日の利子率と，最終日前日の利子率を引いて 2

産パズルの発生に特に注目していたため，物価で割る処理を施した＊19。また，インパルス応答を表す変数にも符号制約を課した。ただし，本の信頼区間の作成方法については，Jentsch and

研究では，金融政策引き締めショックに対するLunsford（2016） や Jentsch and Lunsford（2019）

インパルス応答を導出する際，物価パズルと生等を参考に，WB と MBB の両方のケースの比産パズルが発生するか確認する必要がある。そ較を行った。

制約を設けるのため，日本銀行の金融政策の効果を分析した

推定結果は，図 3 に示されている。金融政策

先行研究である鎌田・須合（2006）に倣い，対引き締めショックに対して，対数 IIP は負のイ

数 CPI と対数 IIP には特段の制約を設けない。

ンパルス応答を示しており，WB を用いて信頼金融政策引き締めショックに対するインパル

区間を作成したケースと MBB を用いて信頼区

ス応答を導出した結果は，図 2 に報告されて間を作成したケースともに有意ではない（図いる。図 2（b）と（c）によると，対数 CPI と3（c））。一方，図 3（b）に報告されている対対数 IIP は正の金融政策引き締めショックに対

数 CPI のインパルス応答に注目すると，WB にし，正のインパルス応答を見せており，なおか

よって信頼区間を作成した場合，有意に負の応＊18。以上から，符号制約の答を見せている。しかし，MBB を使用した場

SVAR モデルを推定した際，物価と生産を表す

合，インパルス応答は負となってはいるもの

つ有意ではなかった

内生変数に制約を付与しない場合，パズル状態が解消されないことが確認された。

＊17

本研究では，これらの制約はショックを与えたのち3 期分継続すると仮定するが，制約の持続期間を 5期分に伸ばした際も，推定結果に大きな変化は確認できなかった。
＊18
符号制約を用いたモデルを推定する際は，選択されたインパルス応答の中位点を図示し，2 . 5 分位点と 97 . 5 分位点を用いて信用区間を作成している。

＊19

第 2 節で紹介した Shibamoto, Takahashi and Kamihigashi（2021）でも，会合最終日前日と最終日翌日の TIBOR
金利先物の金利の差分を取り，ここから操作変数を作成している。また，日次の操作変数から月次の操作
変数を作成する際は，推定期間の各日において一か月前までの金融政策ショックの平均値をとり，それらのデータの月中平均値を導出する。なお，SVAR-IV モ
デルの弱相関性の検定で用いられるStock, Wright andYogo（2002）の F 検定を用いたところ，F 値は 1 . 9267と閾値として設定される 10 を下回っており，操作変数の弱相関性を持つと考えられる。

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析

December 2021

図2

（a）

のインパルス応答（c）のインパルス応答（b）（d）－ 15 －のインパルス応答のインパルス応答

符号制約の SVAR モデルのインパルス応答

注： 実線部分は 1 単位分の 1 年物国債金利（）の上昇ショックに対するインパルス応答。推定期間
は 2001 年 4 月から 2015 年 12 月までであり，ラグは誘導形の AIC に基づき 3 期とする。破線部分はをそれぞれ 100 回ずつサンプリ
95 信用区間である。ベクトル と誘導形パラメーターの組ングした後，10000 回分のインパルス応答に対しパーセンタイル法を適用した。

の，有意ではない。また，長短スプレッドに関の分析で観察された物価と生産のパズルが解消

しても，WB の代わりに MBB を使用することされる可能性があることが明らかにされている。

によって，インパルス応答の有意性が失われて

加 え て，Jentsch and Lunsford（2019） や Jentsch

いることがわかる（図 3（d））。

and Lunsford（2016）の推定結果と同様に，WB

これらの SVAR-IV モデルによるインパルス応による信頼区間と MBB による信頼区間を比較

答の推定結果から，日本銀行の金融政策は，有した場合，前者の方が後者よりも狭く推定され意ではないものの，実体経済に対して一定の影ている。すなわち，SVAR-IV モデルを用いた分響を及ぼした可能性があると考えられる。言い析では，WB を使用することによって，本来は換えると，SVAR-IV モデルによる分析では，他有意でないインパルス応答を有意なものとして

大－ 16 －

図3

阪（a）のインパルス応答（c）のインパルス応答

大

学

経

済

学

Vol. 71 Nos. 2・3

（b）

（d）

のインパルス応答のインパルス応答

SVAR-IV モデルのインパルス応答

注： 実線部分は 1 単位分の 1 年物国債金利（）の上昇ショックに対するインパルス応答。推定期間は2001 年 4 月から 2015 年 12 月までであり，ラグは誘導形の AIC に基づき 3 期とする。破線部分のうち，赤線はワイルド・ブートストラップ法によって作成した信頼区間であり，青線はムービング・ブロッ
ク・ブートストラップ法によって作成した 95 信頼区間である。それぞれ 10000 回分のブートスト
ラップ標本を作製後，パーセンタイル法を適用した。

とらえ，その結果として，日本銀行の金融政策

6

終わりに

の効果が過大に評価されている可能性が示唆される。

金融政策に関する実証分析では，SVAR モデルを推定し，政策金利などの金融政策変数の構造ショックに基づき，インパルス応答を計測する方法が広く用いられている。SVAR モデルを推定する際には，内生変数の同時点の関係性を明確に定めた短期のリカーシブ制約を課すモデ
ルや，政策効果をより明確に評価するために符December 2021

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析－ 17 －

号制約を用いた SVAR モデル，経済変数と政策トラップ法を使用することに加え，MBB の推定

変数の内生性を考慮するために操作変数法をにおける中心化の有無やパーセンタイル法の変用いた SVAR-IV モデルなどが提案されてきた。

更を行い，Jentsch and Lunsford（2019）の推定結

先進国各国の先行研究では，短期のリカーシ果を検証している。本研究の推定結果について

ブ制約を用いた SVAR モデルや符号制約を用いも，上記のような更なる検証が必要であると言た SVAR モデルによる分析において，金利上昇える。この点については，今後の課題としたい。

ショックが生産や物価の増加をもたらす物価と生産のパズルが観察されてきた。その一方で，

7

Appendix

SVAR-IV モデルによる分析では，物価と生産

7.1

Uhlig（2005）のモデルのベイズ推定の方法のパズルが緩和または解消される結果が報告されているものの，インパルス応答の有意性は信こ こ で は，Uhlig（2005） の SVAR モ デ

頼区間の推定に利用されるブートストラップ法

ル に お け る ベ イ ズ 推 定 に つ い て 紹 介 す る。とに依存するという問題点が指摘されてきた。

を確率変数とそこで，本研究では，近年の日本のデータをした際，正規ウィシャート分布の密度関数は用いて，短期のリカーシブ制約を用いた SVAR

で表現できるとする。

モデル，符号制約を用いた SVAR モデル，およ

ただし，

は

と同次元の任意の行列，なる任意の行列，び近年の研究でよく利用されている MBB 法にははなよる SVAR-IV モデルを推定し，金融政策の効る正値定符号行列であり， は任意の整数であ果を検証した。検証の結果，次のことが明らかる。 ま ず，Uhlig（2005） で は，Uhlig（1994）になった。第一に，短期のリカーシブ制約を用の Proposition 1 . に基づき，いた SVAR モデルや符号制約を用いた SVAR モ

時事前分布にフラットな仮定を課している。

の共役同

デルによる分析では，拡張的な金融政策が物価と生産の下落をもたらすという標準的な経済理論とは整合的でない結果が得られ，物価と生産

ここで，

と

は任意の行列である。続のパズルが観察された。次に，SVAR-IV モデ

い て，（7） 式 の 同 時 尤 度 関 数 と 上 記 の 共

ルによる分析では，金利上昇ショックに対する役 事 前 分 布 か ら， 事 後 分 布 はと特定でき，こ実体経済変数のインパルス応答は，有意でないとの個別の事後分布も導出可能

ものの，物価と生産の下落をもたらしているこ

こからとが明らかにされた。すなわち，日本銀行によになる。正規ウィシャート分布の性質から，

る拡張的な非伝統的金融政策が，実体経済を押はなるウィシャー

し上げた可能性があることが示され，SVAR-IVト分布からランダムサンプリングできる。ま

モデルを用いた分析の有用性を明らかにした。

た，このについての条件付き分布として，が得られる。

最後に，残された課題に触れて本論文を終わりにしたい。本論文では，WB 法とMBB 法という 2 つのインパルス応答のブートストラップ法
を用いた有意性の検定を行い，バイアスの少な7.2

臨時に開催された会合に伴うデータの処理の変更に関してい MBB 法の結果を採用した。Mertens and Ravn

Kubota and Shintani（2020） で は，1999 年 8（2019）では，インパルス応答の信頼区間の構築

月から 2020 年 1 月までの推定期間の間に開催の際，デルタ法やノンパラメトリック・ブートス

された臨時の金融政策決定会合について，通常－ 18 －

大

阪

大

学

経

済

学

Vol. 71 Nos. 2・3の会合と異なり，会合開催に関するアナウンス

差（

）を取る。

メントもまた金融政策の期待を変更させるとと2009 年 12 月 1 日 は， 臨 時 会 合 開 催 に 伴らえている。そのため，これらの会合を操作

う ア ナ ウ ン ス メ ン ト が 当 日 15 : 00 よ り

変数を作成する際のサンプルに含めるべきかも 前 に 実 施 さ れ， プ レ ス リ リ ー ス は 当議論を行った。その結果，Kubota and Shintani

日 15 : 00 以 降 に 実 施 さ れ て い る。 よ っ（2020）では，これらの臨時会合のデータに対て，会合翌日の金利から会合前日の金利

し，以下のような処理を施すこととした。

を 引 い て 2 で 割 り， 国 債 金 利 の 変 動 はとなる。

1．日本銀行が FRB や欧州中央銀行（ECB）

2003 年 3 月 25 日 と 2008 年 12 月 2 日 はと政策協調を取った日の会合については臨時会合開催に伴うアナウンスメントがサンプルから除外する。

会合日前日に行われており，Kubota and2．その他の臨時会合の開催日については，

Shintani（2020）にならってプレスリリー

会合開催のアナウンスメントが当日中にスのみを金融政策の変更ととらえた。そ

行われたケースに限り，操作変数を作成のため，会合当日の金利から会合前日のする際のウィンドウを拡張する。

金利の差（

本研究では，上記のケース 1 . に該当する 2008）を取った。

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学

経

済

学

Vol. 71 Nos. 2・3

December 2021

SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分析－ 21 －An Empirical Analysis of the Japanese Monetary Policy:
Evidence from the SVAR-IV Model
Kenta Kudo
Abstract
After starting the zero-interest rate policy on February 1999 , the Bank of Japan (BOJ) has expanded
its framework of the unconventional monetary policy (UMP). Many researchers have investigatedwhether the UMP affects the real economy or not based on the theoretical point of view that the
expansion of the UMP stimulates the real economy through various channels. The purpose of thisarticle is also to examine whether the expansionary UMP has a positive impact on the price level andthe production level or not. We employ the structural vector autoregressive model with instrumental
variables (SVAR-IV model) to control simultaneous relationships among endogenous variables. In
addition, we construct confidence intervals of impulse responses to the unexpected monetary policy
shock by the moving block bootstrap (MBB) method in contrast to the previous studies which use thewild bootstrap (WB) method. It is shown that the WB causes some deficiencies in the computationof the confidence intervals compared with the MBB. Our empirical results partially support that the
expansionary UMP executed by BOJ stimulates the real economy, because we find the insignificant
impulse responses of the price level and the production level to the monetary policy shock.
JEL Codes C 15 , E 52 , E 58
Key Words

Monetary Policy, SVAR Model, Wild Bootstrap (WB), Moving Block Bootstrap (MBB)

Editorial Policy
The Osaka Daigaku Keizaigaku (English title, Osaka Economic Papers) is published quarterly by the Economic Society ofOsaka University and the Graduate School of Economics, Osaka University. The articles may be either in Japanese or inWestern languages.
The Journal shall be under the editorial direction of an editorial board of three persons chosen from members of the
Graduate School of Economics of Osaka University. The editorial board shall select papers for publication from submissions
and classify them into the following categories : articles, notes, data, and book reviews.
Researchers who belong to the Graduate School of Economics of Osaka University may submit their studies for publication
to this journal. Those who do not belong to the Graduate School may also publish their papers in this journal, if theircontribution is closely related to research being undertaken in the Graduate School of Economics of Osaka University.
In the case of contributed manuscripts, the author should be a member of the Economic Society of Osaka University, who
has paid the yearly membership fee of 4,000 yen.

大阪大学経済学

第71巻

第 2 ・ 3 号（通巻230号）

令和 3 年12月発行



編集兼発行人〒560―0043

豊中市待兼山町 1 番 7 号

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行

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福

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Vol. 71

Nos. 2・3

December 2021

ArticlesAn Empirical Analysis of the Japanese Monetary Policy: Evidence from the SVAR-IV Model･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････ Kenta Kudo

1

THE ECONOMIC SOCIETY OF OSAKA UNIVERSITYGRADUATE SCHOOL OF ECONOMICS, OSAKA UNIVERSITY

工藤健太 (2021)「SVAR-IV モデルによる日本の金融政策の実証分
析」(大阪大学経済学 第 71 巻 第 2・3 号):正誤表

論文中に下記の誤りがございました。訂正してお詫び申し上げます。
① 参考文献の追加
本文 p. 13 の脚注 15 に記載されている文献を参考文献リストに追加します。
Kilian, Lutz and Helmut Lütkepohl (2017) Structural Vector Autoregressive Analysis, Cambridge:
Cambridge University Press.

② 誤記の修正
訂正箇所

誤正p.17 右側 30 行

𝑣𝑒𝑐(𝐵)~𝑁(𝐵̂, Σ𝑢 ⊗ (𝑋 ′ 𝑋)−1)

𝑣𝑒𝑐(𝐵)~𝑁(𝑣𝑒𝑐(𝐵̂), Σ𝑢 ⊗ (𝑋 ′ 𝑋)−1 )p.18 右側 23 行

Cesa-Bianchi, Ambrogio, Gregory

Cesa-Bianchi, Ambrogio, Gregory

目~27 行目

Thwaites, and Alejandro Vicondoa

Thwaites, and Alejandro Vicondoa(2020) “Monetary Policy(2020) “Monetary Policy

Transmission in the United Kingdom:Transmission in the United Kingdom:

A High Frequency Identification

A High Frequency Identification

Approach,” European Economic

Approach,” European Economic

Review, Vol. 123, p. 103375.

Review, Vol. 123, 103375.

目